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龙图腾网获悉深圳大学;深圳市大德激光技术有限公司申请的专利新能源电池极柱焊接缺陷的检测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115375652B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211008108.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权新能源电池极柱焊接缺陷的检测方法、装置、设备及介质是由杨亚涛;姚宇辉;陈子良;纳石;张力;杨延钊设计研发完成，并于2022-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本新能源电池极柱焊接缺陷的检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种新能源电池极柱焊接缺陷的检测方法、装置、设备及介质，其中方法包括获取电池极柱焊接缺陷的标注图像，并将标注图像分为训练图像、验证图像以及测试图像；通过语义分割模型的特征提取模块对训练图像进行特征提取，得到特征图；基于特征图，得到网络输出结果；再基于网络输出结果，调整参数，保存待验证语义分割模型，通过验证图像对待验证语义分割模型进行验证，得到目标语义分割模型；获取目标电池极柱焊接图像，并通过目标语义分割模型对电池极柱焊接图像进行检测，得到语义分割结果。本发明实现了对新能源电池的焊接缺陷进行识别，分割和定位，提高了新能源电池极柱焊接缺陷的检测效率和准确率。

本发明授权新能源电池极柱焊接缺陷的检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种新能源电池极柱焊接缺陷的检测方法，其特征在于，包括： 获取电池极柱焊接缺陷的标注图像，并将所述标注图像分为训练图像、验证图像以及测试图像； 将所述训练图像输入到语义分割模型中，通过所述语义分割模型的特征提取模块对所述训练图像进行特征提取，得到特征图； 通过所述语义分割模型中的残差模块将所述特征图分别进行空间信息识别和语义信息识别，得到空间信息和语义信息，并将所述空间信息和语义信息进行叠加，得到网络输出结果； 计算所述网络输出结果与预设目标值的误差，并将所述误差反向传播至所述语义分割模型中，以对所述语义分割模型的权值进行更新，且将所述训练图像重新输入至所述语义分割模型中进行迭代训练，其中，每迭代训练一次，保存当前的所述语义分割模型，得到待验证语义分割模型； 通过所述验证图像对所述待验证分割模型进行验证，得到目标语义分割模型； 响应电池极柱焊接缺陷检测请求，获取目标电池极柱焊接图像，并通过所述目标语义分割模型对所述电池极柱焊接图像进行检测，得到语义分割结果； 所述语义分割模型中包括三个相连的所述特征提取模块，所述将所述训练图像输入到语义分割模型中，通过所述语义分割模型的特征提取模块对所述训练图像进行特征提取，得到特征图，包括： 通过随机梯度算法，将所述训练图像分批输入到所述语义分割模型中； 按照分辨率逐级降低的方式，通过三个相连的所述特征提取模块对所述训练图像进行特征提取，得到每一特征提取模块对应的输出结果，其中，所述输出结果的分辨率逐渐降低； 在第一所述特征提取模块中，通过第一卷积块对所述训练图像进行卷积处理，得到第一卷积结果； 通过两层第二卷积块对所述训练图像进行卷积处理，得到第二卷积结果，并将所述第二卷积结果与通过通道注意力模块得到的通道权重参数进行相乘处理，得到第一相乘结果； 将所述第一相乘结果与空间注意力模块得到特征图的位置权重参数相乘，得到第二相乘结果，并将最后将所述第一卷积结果与所述第二相乘结果进行相加处理，得到初始特征图； 将所述初始特征图作为下一所述特征提取模块的输入，并通过所述特征提取模块进行特征提取，直至所有的所述特征提取模块特征提取完成，得到所述特征图。

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